L’analisi avanzata implica tecniche complesse e moderne che le organizzazioni utilizzano per fare previsioni e decisioni aziendali migliori.
Le tradizionali tecniche di analisi dei dati e di business intelligence sembrano essere inefficienti per molti casi d’uso in questo mondo tecnologicamente avanzato.
Al giorno d’oggi, molte organizzazioni stanno passando dai metodi tradizionali alle tecniche moderne e stanno ora sfruttando i vantaggi dell’analisi avanzata.
Molte tecniche utilizzate nell’analisi avanzata comprendono l’intelligenza artificiale (AI), l’apprendimento automatico (ML) e altro ancora per aiutare le organizzazioni in vari modi.
Che si tratti di sviluppare campagne di marketing, trovare scappatoie nelle nuove politiche istituzionali o migliorare la sicurezza nei sistemi bancari, l’utilizzo dell’analisi avanzata è in crescita.
In questo articolo, parlerò dell’analisi avanzata e di quanto sia importante per la tua azienda.
Iniziamo!
Sommario:
Che cos’è l’analisi avanzata?
L’analisi avanzata è una metodologia di analisi dei dati che sfrutta diversi strumenti e tecniche di analisi per prevedere eventi, prevedere un risultato, prendere decisioni migliori e ottenere informazioni preziose per migliorare il business.
Le tecniche di analisi utilizzate qui sono AI, algoritmi ML, modellazione predittiva, automazione dei processi aziendali, deep learning e altro ancora per apprendere e analizzare i dati aziendali da più fonti. Le soluzioni e gli strumenti di analisi avanzata estendono e combinano l’analisi prescrittiva e predittiva per visualizzare i dati, trovare modelli e migliorare il processo decisionale.
L’analisi avanzata trova utilizzo in vari settori e aziende, tra cui data mining, marketing, pubblicità e sicurezza informatica. Molte aziende lo utilizzano per ottenere informazioni sulla propria attività, trovare scappatoie nelle politiche, anticipare le dinamiche di mercato, trovare nuove tendenze di mercato e utilizzarlo per molti altri scopi.
Molte metodologie complesse, come la cultura digitale, l’analisi dei cluster, l’elaborazione di eventi complessi, le statistiche multivariate, l’intelligence decisionale, ecc., dovrebbero essere incluse anche nell’analisi avanzata.
L’elenco delle metodologie sotto l’ombrello dell’analisi avanzata è in costante crescita e, con il tempo, vengono adottate nuove tecniche. Tuttavia, le attività di base che questo metodo di analisi aiuta a svolgere sono la segmentazione, la classificazione, la correlazione, la previsione e l’associazione.
- La segmentazione aiuta a combinare diversi dati simili
- La classificazione aiuta a classificare gli elementi non classificati
- La correlazione è un’attività che identifica la connessione tra le proprietà degli elementi
- L’attività di previsione offre all’azienda un risultato futuro prevedibile
- L’associazione aiuta l’azienda a valutare il numero di volte in cui un’occorrenza congiunta di due dati potrebbe verificarsi in un set di dati non elaborati. Aiuta anche a identificare la derivazione delle regole
Analisi avanzata: vantaggi
L’analisi avanzata è un metodo potente utilizzato da molte aziende in tutto il mondo. Offre alle aziende l’accesso a numerose tecniche di analisi dei dati che le aiutano a evitare le sfide aziendali e a far crescere l’organizzazione.
I vantaggi dell’analisi avanzata sono:
- Previsioni accurate: il vantaggio principale dell’analisi avanzata che ha attirato la maggior parte delle aziende verso di essa è l’alto livello di accuratezza nelle previsioni. A differenza dei vecchi strumenti di BI che fanno ancora uso di elementi di incertezza, l’analisi avanzata può prevedere i risultati in modo più efficace e aiutarti a decidere se dovresti prendere le tue decisioni aziendali in quella direzione.
- Migliore gestione del rischio: il rischio è parte integrante di qualsiasi attività commerciale e l’analisi avanzata rappresenta la soluzione migliore per ridurlo al minimo. L’elevata accuratezza delle previsioni aiuta l’organizzazione a gestire meglio il rischio e limita la possibilità di costosi errori. Che tu stia avviando una nuova impresa o lanciando un prodotto, l’analisi avanzata può aiutarti a prevenire potenziali perdite.
- Approfondire i dettagli: con strumenti di analisi avanzati, puoi avere una visione più approfondita dei dati di mercato. Analizzando le dinamiche di mercato e utilizzando la modellazione predittiva, puoi identificare il potenziale del tuo prossimo passo commerciale nel mercato.
- Decisioni più rapide: con previsioni future altamente accurate, puoi prendere decisioni più rapide su qualsiasi strategia aziendale. Ti aiuta a sostenere qualsiasi decisione in cui hai previsto un esito favorevole.
- Riduce i pregiudizi: un altro grande vantaggio dell’implementazione dell’analisi avanzata è la sua capacità di limitare i pregiudizi cognitivi che possono avere un impatto negativo su qualsiasi decisione aziendale. L’analisi avanzata utilizza l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale che ti offre un risultato più basato sui dati e una soluzione logica a una decisione.
- Anticipare opportunità e problemi: utilizzando strumenti di analisi avanzati affidabili, le aziende possono identificare nuove opportunità nel mercato e agire secondo la domanda. Inoltre, può anche aiutarti a individuare potenziali problemi nel tuo approccio aziendale e apportare modifiche di conseguenza.
Tecniche di Advanced Analytics
L’analisi avanzata coinvolge una varietà di tecniche che lavorano insieme per aiutare le organizzazioni a fare previsioni e decisioni aziendali. Ecco alcune tecniche popolari:
- Data mining: il data mining è una delle tecniche più utilizzate per identificare modelli, scappatoie e tendenze con un determinato set di dati. Aiuta anche a stabilire una relazione tra le variabili in un set di dati per risolvere potenziali problemi. Il data mining combina intelligenza artificiale, statistiche e apprendimento automatico per eseguire le attività in modo efficace.
- Analisi del sentimento: l’analisi del sentimento è una tecnica moderna che utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale (PNL), la biometria e l’analisi del testo per verificare se il testo è negativo, neutro o positivo. Aiuta le aziende ad analizzare l’emozione dei loro potenziali clienti e come percepiscono un marchio o un nuovo prodotto.
- Analisi dei Big Data: è un’altra tecnica ben nota che viene implementata nell’analisi avanzata per valutare una grande quantità di dati non strutturati, semi-strutturati e strutturati. Questa tecnica è molto utile per scoprire le tendenze del mercato, la correlazione tra entità, modelli nascosti, gradimento dei clienti e altre informazioni nascoste da un ampio set di dati.
- Visualizzazione dei dati: la visualizzazione dei dati presenta i dati in un formato grafico. È una pratica di analisi standard da parte delle entità aziendali per mostrare l’analisi e altre informazioni attraverso una rappresentazione grafica. La visualizzazione dei dati non è solo grafici e diagrammi di flusso; mostra molte più informazioni, come come sta andando la tua attività e dove è diretta.
- Analisi dei cluster: l’analisi avanzata utilizza l’analisi dei cluster per analizzare set di dati non strutturati e identificare cluster di punti dati simili. È un metodo di analisi comune che aiuta le aziende a classificare i dati non strutturati e utilizzarli per trovare informazioni correlate. Non solo somiglianze, questa tecnica aiuta anche a trovare differenze in quei punti dati e a mostrarli visivamente.
- Apprendimento automatico: senza dubbio, l’apprendimento automatico è una tecnica di analisi avanzata molto utilizzata in cui apprende informazioni vitali dalle fonti di dati raccolte e produce un modello dettagliato. Questo aiuta a identificare schemi complessi e creare previsioni accurate che aiuteranno a decidere la roadmap dell’organizzazione.
- Elaborazione di eventi complessi: l’elaborazione di eventi complessi è un metodo utile che consente di tracciare e analizzare flussi di dati strutturati in tempo reale e prevedere conclusioni attuabili altamente accurate. Utilizza una tecnica specializzata di pattern matching per riconoscere qualsiasi evento o azione e fornire tutte le informazioni vitali su come rispondere a quell’evento.
- Analisi di coorte: questa tecnica aiuta a suddividere enormi insiemi di dati in insiemi correlati e a utilizzare le informazioni per fare la tua prossima mossa sul mercato di riferimento.
Le aziende utilizzano questa tecnica per mettere in ordine grandi quantità di informazioni sui clienti in base a diverse analisi e quindi suddividerle in gruppi facilmente riconoscibili. Viene spesso utilizzato per testare l’accuratezza delle ipotesi di diversi presupposti basati su dati campione.
- Modellazione predittiva: la modellazione predittiva è ampiamente utilizzata dalle aziende perché le aiuta a fare previsioni sui risultati futuri di una strategia aziendale. La previsione si basa su dati storici e questa tecnica utilizza l’apprendimento automatico e la modellazione statistica per prevedere il risultato. E utilizzando le previsioni, le aziende possono decidere di conseguenza le loro prossime mosse riducendo al minimo i rischi.
- Analisi di simulazione: l’analisi di simulazione è vantaggiosa per le aziende in quanto questa tecnica consente di prevedere risultati alternativi che possono verificarsi durante, prima o dopo l’implementazione di una decisione.
- Statistica multivariata: è una tecnica altamente avanzata che prevede diversi metodi per esaminare la connessione tra diverse variabili all’interno di un set di dati. Identifica la connessione allo stesso tempo per fornire un risultato accurato.
- Analisi in streaming: l’analisi in streaming è una moderna tecnica avanzata che valuta continuamente i dati in streaming a larghezza di banda elevata e anche in tempo reale. Molte aziende che gestiscono negozi online utilizzano spesso questa tecnica per comprendere diverse informazioni relative alle vendite e al comportamento dei clienti.
- Analisi prescrittiva: l’analisi prescrittiva viene spesso utilizzata dalle organizzazioni in quanto combina gli attributi dell’analisi predittiva e della business intelligence. Questa tecnica aiuta le organizzazioni a decidere la mossa successiva e ad aprire la strada sulla base dei dati passati. Viene utilizzato specificamente quando un’organizzazione è scettica sul suo approccio e vuole sapere quale approccio darà loro un risultato aziendale migliore.
Business Intelligence vs Advanced Analytics
La business intelligence (BI) e l’analisi avanzata sono le due scelte più popolari per le organizzazioni aziendali per aiutarle a prendere decisioni altamente accurate basate sui dati. Anche se mirano a compiti simili, ci sono molte differenze tra loro.
Analisi avanzata Business Intelligence Definizione L’analisi avanzata utilizza varie tecniche moderne e strategie di modellazione per prevedere il futuro e prendere decisioni di conseguenza.
È principalmente orientato verso eventi futuri. La BI utilizza le prestazioni precedenti ei dati storici per aiutare un’organizzazione a migliorare il proprio business.
È principalmente orientato verso eventi passati e presenti. Scopo principale Il suo scopo principale è scoprire problemi complessi in un’azienda e decidere di conseguenza il corso dell’azione. Aiuta a ottenere approfondimenti sui dati storici e ad affrontare problemi minori. Tecniche principali coinvolte Le tecniche coinvolgono il data mining, l’apprendimento automatico, l’analisi semantica, l’analisi di coorte , pattern matching e molti altri. Le tecniche implicano data mining, reporting e query. Utilizzo di Big Data Utilizza frequentemente Big Data. Utilizza quasi regolarmente Big Data. Tipo di analisi Effettua un’analisi predittiva estremamente accurata. modello di dati. Utilizzo del tipo di dati L’analisi avanzata utilizza tipi di dati strutturati e non strutturati. La business intelligence coinvolge tipi di dati principalmente strutturati. viene generato manualmente.UtentiGli analisti aziendali e i data scientist sono i principali utenti di analisi avanzate. Viene utilizzato principalmente da analisti aziendali e utenti.
Casi d’uso di Advanced Analytics
L’analisi avanzata può essere utilizzata in molti modi nel tuo attuale ecosistema aziendale, ad esempio:
- Ottimizzazione della supply chain: l’analisi avanzata può aiutare la tua organizzazione a valutare la domanda, modificare le preferenze dei clienti, adattarsi alle fluttuazioni dei costi e creare una supply chain dinamica. Rende la supply chain adattabile ai rapidi cambiamenti del mercato e aiuta a ridurre i ritardi, contenere i costi di distribuzione e semplificare i processi.
- Esecuzione di analisi di marketing: aiuta le aziende a realizzare campagne di marketing personalizzate e mirate e a vendere prodotti. In questo modo, puoi evitare strategie inefficaci e ridurre gli sprechi di denaro. Analizzando i risultati futuri, puoi identificare le possibilità di up-sell e cross-sell e migliorare anche l’esperienza del cliente.
- Semplificazione delle operazioni aziendali: con l’analisi avanzata, puoi semplificare le tue operazioni e adattarle alle mutevoli tendenze del mercato. A differenza degli strumenti di BI che potrebbero non adattarsi adeguatamente alle mutevoli condizioni del mercato, l’analisi avanzata può aiutare a migliorare le prestazioni, i ricavi e la produttività della tua organizzazione.
- Analisi dei vettori di rischio: implementando analisi avanzate, le aziende possono analizzare enormi set di dati e flussi di dati in tempo reale. Ciò consente di rilevare modelli nei dati che possono comportare maggiori rischi per l’organizzazione. Dalle frodi nei pagamenti e dalle scappatoie delle polizze alle responsabilità assicurative e al monitoraggio della reputazione dei clienti, l’analisi avanzata può aiutare a mitigare i rischi e risparmiare denaro.
Alcuni strumenti di analisi avanzati
#1. Conte
Countly è un efficiente strumento di analisi avanzata che può aiutarti a ottenere informazioni più approfondite sulla tua attività dalle tue applicazioni. È disponibile su un cloud privato o può essere ospitato autonomamente. Ti consente di tenere traccia delle prestazioni del tuo prodotto, del comportamento e del percorso del cliente su applicazioni desktop, Web e mobili.
Caratteristiche e vantaggi:
- Completa proprietà e controllo dei dati
- È estensibile con l’aiuto di plugin
- Accesso ai dati più semplice con dashboard personalizzabili
- Analisi del prodotto
- Supporto per la strategia di tracciamento
- Notifiche push interattive
- E-mail e segnalazione degli arresti anomali
- Maggiore sicurezza con le autorizzazioni utente
- Privacy dei dati migliorata con il rispetto delle normative di conformità come HIPAA, GDPR e COPPA
Su GitHub, ha raccolto più di 5.1k stelle e 949 fork in totale.
#2. Apache Superset
Superset è una piattaforma di esplorazione e visualizzazione dei dati di Apache. Questa moderna applicazione di business intelligence pronta per l’azienda può aumentare o sostituire gli strumenti di BI proprietari per molte aziende.
Caratteristiche e vantaggi:
- Puoi creare rapidamente grafici utilizzando l’interfaccia senza codice di Superset
- Esegui query avanzate con il potente editor SQL basato sul web
- Definisci rapidamente metriche e dimensioni personalizzate con un livello semantico leggero
- Supporta quasi tutti i database SQL pronti all’uso
- Visualizzazione dei dati con molte belle visualizzazioni come grafici a barre, visualizzazioni geospaziali, ecc.
- Opzioni estensibili per autenticazione e ruoli di sicurezza
- Livello di memorizzazione nella cache configurabile e leggero per semplificare il caricamento del database
- Personalizzazione con un’API
Si integra anche abbastanza bene con più origini dati e ha un’architettura nativa del cloud creata da zero per un facile ridimensionamento.
#3. grandi aspettative
Great Expectations (GX) consente ai team di dati di costruire una comprensione comune dei dati raccolti attraverso una migliore profilazione, documentazione e test di qualità. Ti aiuta a gestire le tue pipeline di dati in modo efficace e a implementare rapidamente test di qualità flessibili ed estensibili.
Caratteristiche e vantaggi:
- Si adatta perfettamente allo stack tecnologico attuale e si integra con le pipeline CI/CD
- Data discovery accelerato, anche per volumi di dati maggiori
- Documentazione dei dati generata automaticamente
- Migliore controllo e manutenzione dei dati con procedure di governance e sicurezza
- Avvisi e notifiche
- Si integra bene con molti sistemi e strumenti come AWS S3, GCP, ecc.
La sua documentazione è di facile comprensione sia per gli utenti non tecnici che per quelli tecnici.
Risorse per apprendere l’analisi avanzata
#1. Analisi dei dati avanzata utilizzando Python
Questo corso ti aiuterà a padroneggiare l’analisi avanzata utilizzando Python e risolvendo problemi in tempo reale.
#2. Advance Analytics con Excel: toolpak/risolutore per l’analisi dei dati
Questo corso insegna l’analisi avanzata dei dati in Excel utilizzando strumenti di analisi dei dati, come toolpak per le statistiche e Solver per l’ottimizzazione lineare.
#3. Analisi avanzata con modelli Spark per l’apprendimento
Questo libro pratico di quattro data scientist di Cloudera ti consente di eseguire analisi dei dati su larga scala utilizzando Spark. Qui troverai esempi di come affrontare e risolvere diversi problemi di analisi.
#4. Analisi avanzata in Power BI con R e Python
L’autore Ryan Wade ha fornito ricette Python e R per aiutarti ad applicare diversi linguaggi nel campo dell’analisi dei dati al tuo lavoro in MS Power BI.
#5. Analisi avanzate con Excel 2019
L’autore Manisha Nigam ti consente di esplorare vari metodi e modi per analisi complesse, consolidamento dei dati e previsioni basate sulle tendenze recenti.
Conclusione
L’analisi avanzata può rivelarsi una strategia aziendale altamente efficace ed efficiente per aiutarti a crescere e modellare i tuoi obiettivi mitigando i rischi. È in continua evoluzione con il progresso delle tecnologie, aggiungendo più spettri e diventando più utile. I grandi marchi stanno già utilizzando l’analisi avanzata e presto si diffonderà tra gli altri.
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